SHOC-humain

load("SHOC-humain.RData")

data

quiz

participant.es

sexe

Femme, homme, NA, en fonction des prénoms détectés dans les emails.

cocheurs

Correspondance des emails entre les répondant.es au quiz et les 1741 cocheurs sur cocheurs.fr

ancienneté

Ancienneté déclaré par les répondant.es pour le.s suivis participatifs

departement

Département français métropolitain + suisse


  01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   13   14   15   16   17 
  10    2    2    2    4    2    3    2    3    6    4    4    4    1    2    7 
  18   19   21   22   23   24   25   26   27   28   29   2B   30   31   32   33 
  10    1    6    5    4    8    2    6    2    4    8    2    7   12    5   15 
  34   35   37   38   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51 
  10    7    7    7    2    6   13    2   23    7    7    2    1   16    2    3 
  52   53   55   56   57   58   59   60   62   63   64   65   66   67   68   69 
   3    7    1    9    1    1   11    5   10    3    3    1    7    4    7   10 
  70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85 
   1    7    5    2    3    4    4    3   13   17    5    6    1    6    6   10 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   su <NA> 
   4    2    1    3    2    7   10    5    3    5    2    1 

région, biorégion

Départements associés à une région admin, à une biorégion (INPN)

bagueurs

Correspondances des emails entre les participant.es et les 32 premiers bagueurs (CRBPO)

expert SP

Si participation_stoc == “Oui”, participation_shoc == “Oui”, participation_epoc == “Oui”, bagueur == “Oui” ou nb_obs_cocheurs >= 300, alors la·e participant·e est considéré·e comme expert·e.

species

Nom vernatuclaire et code espèce

shoc

Tendances SHOC


          Augmentation forte         Augmentation modérée 
                          16                            4 
Augmentation modérée à forte                  Déclin fort 
                           9                            4 
               Déclin modéré         Déclin modéré à fort 
                           8                            2 
                   Incertain                       Stable 
                          53                           12 

stoc

Tendances SHOC et STOC

traits

catégories de tendances

[1] "avis quiz shoc"

En augmentation       En déclin      Fluctuante  Je ne sais pas          Stable 
           2146            3496            1139            2501            5208 
           <NA> 
              0 

         Fort        Modéré Modéré à fort          <NA> 
          681          3095          1519          9195 

Augmentation       Déclin   Fluctuante    Incertain       Stable         <NA> 
        2146         3496         1139         2501         5208            0 

              Augmentation          Augmentation fort 
                       194                        179 
       Augmentation modéré Augmentation modéré à fort 
                      1323                        450 
                    Déclin                Déclin fort 
                       192                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante          Fluctuante modéré 
                      1132                          7 
                 Incertain           Incertain modéré 
                      2499                          1 
   Incertain modéré à fort                     Stable 
                         1                       5178 
               Stable fort              Stable modéré 
                         1                         20 
      Stable modéré à fort                       <NA> 
                         9                          0 

              Augmentation          Augmentation fort 
                       194                        179 
       Augmentation modéré Augmentation modéré à fort 
                      1323                        450 
                    Déclin                Déclin fort 
                       192                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante                  Incertain 
                      1139                       2501 
                    Stable                       <NA> 
                      5208                          0 
[1] "catégoies quiz shoc après transformation en 2 nouveaux"
[1] "niveau 1"

Augmentation       Déclin   Fluctuante    Incertain       Stable 
        2146         3496         1139         2501         5208 
[1] "niveau 2"

         Augmentation fort        Augmentation modéré 
                       179                       1323 
Augmentation modéré à fort                Déclin fort 
                       450                        501 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                      1744                       1059 
                Fluctuante                  Incertain 
                      1139                       2501 
                    Stable 
                      5208 
[1] "catégoies des tendances shoc"
[1] "niveau 1"

Augmentation       Déclin    Incertain       Stable 
          29           14           53           12 
[1] "niveau 2"

         Augmentation fort        Augmentation modéré 
                        16                          4 
Augmentation modéré à fort                Déclin fort 
                         9                          4 
             Déclin modéré       Déclin modéré à fort 
                         8                          2 
                 Incertain                     Stable 
                        53                         12 

dataset

comparaison SHOC vs Humain

Si tendances SHOC et réponses identiques ou différentes

Niveau 1 :

Augmentation = augmentation

Déclin = déclin

Stable = stable

Incertain = je ne sais pas, fluctuante ou incertain

[1] "Jeu de données propres à analyser"

exploration données

    email              espece           avis_niv1          avis_niv2        
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
  migrateur         migrateur_simplifie    regime            abondance      
 Length:13720       Length:13720        Length:13720       Min.   :   1500  
 Class :character   Class :character    Class :character   1st Qu.: 281250  
 Mode  :character   Mode  :character    Mode  :character   Median : 775000  
                                                           Mean   :1685679  
                                                           3rd Qu.:1862500  
                                                           Max.   :9000000  
                                                                            
 detectabilite        gregaire          fluctuante         popularite       
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
 abondance_log    abondance_div    departement        participation_stoc
 Min.   : 7.313   Min.   :0.0015   Length:13720       Length:13720      
 1st Qu.:12.540   1st Qu.:0.2812   Class :character   Class :character  
 Median :13.560   Median :0.7750   Mode  :character   Mode  :character  
 Mean   :13.334   Mean   :1.6857                                        
 3rd Qu.:14.420   3rd Qu.:1.8625                                        
 Max.   :16.013   Max.   :9.0000                                        
                                                                        
 participation_shoc participation_epoc participation_odj      sexe          
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
   cocheur          nb_obs_cocheurs   anciennete        region         
 Length:13720       Min.   :111.0   Min.   : 0.000   Length:13720      
 Class :character   1st Qu.:265.0   1st Qu.: 0.000   Class :character  
 Mode  :character   Median :344.5   Median : 4.000   Mode  :character  
                    Mean   :334.3   Mean   : 5.857                     
                    3rd Qu.:415.0   3rd Qu.:10.000                     
                    Max.   :482.0   Max.   :41.000                     
                    NA's   :12264                                      
  bioregion           bagueur             expert          tendance_shoc     
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
 tendances_stoc     tendances_stoc_simplifie tendances_stoc_simplifie_2
 Length:13720       Length:13720             Length:13720              
 Class :character   Class :character         Class :character          
 Mode  :character   Mode  :character         Mode  :character          
                                                                       
                                                                       
                                                                       
                                                                       
 tendance_shoc_niv1 tendance_shoc_niv2 comparaison_niv1   comparaison_niv2  
 Length:13720       Length:13720       Length:13720       Length:13720      
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                                            
                                                                            
                                                                            
                                                                            
[1] "espece"

        Accenteur mouchet       Alouette des champs        Bouscarle de Cetti 
                      490                       490                       490 
              Bruant zizi      Chardonneret élégant         Choucas des tours 
                      490                       490                       490 
          Geai des chênes    Grimpereau des jardins              Grive draine 
                      490                       490                       490 
            Grive litorne       Grosbec cassenoyaux                Merle noir 
                      490                       490                       490 
            Mésange bleue             Mésange noire          Mésange nonnette 
                      490                       490                       490 
                 Pic vert               Pie bavarde             Pigeon ramier 
                      490                       490                       490 
        Pinson des arbres            Pipit farlouse           Pouillot véloce 
                      490                       490                       490 
Roitelet à triple bandeau            Roitelet huppé       Rougegorge familier 
                      490                       490                       490 
         Tarin des aulnes        Tourterelle turque         Troglodyte mignon 
                      490                       490                       490 
         Verdier d'Europe                      <NA> 
                      490                         0 
[1] "departement"

  01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   13   14   15   16   17 
 280   56   56   56  112   56   84   56   84  168  112  112  112   28   56  196 
  18   19   21   22   23   24   25   26   27   28   29   2B   30   31   32   33 
 280   28  168  140  112  224   56  168   56  112  224   56  196  336  140  420 
  34   35   37   38   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51 
 280  196  196  196   56  168  364   56  644  196  196   56   28  448   56   84 
  52   53   55   56   57   58   59   60   62   63   64   65   66   67   68   69 
  84  196   28  252   28   28  308  140  280   84   84   28  196  112  196  280 
  70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85 
  28  196  140   56   84  112  112   84  364  476  140  168   28  168  168  280 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   su <NA> 
 112   56   28   84   56  196  280  140   84  140   56    0 
[1] "participation_stoc"

 Non  Oui <NA> 
7840 5880    0 
[1] "participation_shoc"

 Non  Oui <NA> 
8176 5544    0 
[1] "participation_epoc"

 Non  Oui <NA> 
9492 4228    0 
[1] "sexe"

   F    H <NA> 
2856 8512 2352 
[1] "cocheur"

  Non   Oui  <NA> 
12264  1456     0 
[1] "anciennete"

   0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15 
3640  644  980 1148  924 1120  504  392  504  140 1400  280  336   84   28  448 
  17   18   19   20   21   22   23   24   25   41 <NA> 
  84  140   28  392   28   56  168  112  112   28    0 
[1] "region"

      Auvergne-Rhône-Alpes    Bourgogne-Franche-Comté 
                      2016                       1092 
                  Bretagne        Centre-Val de Loire 
                       644                       1288 
                     Corse                  Grand Est 
                        56                        952 
           Hauts-de-France              Île-de-France 
                       728                       1176 
                 Normandie         Nouvelle-Aquitaine 
                      1120                       1792 
                 Occitanie           Pays de la Loire 
                      1820                        448 
Provence-Alpes-Côte d’Azur                         su 
                       532                         56 
                      <NA> 
                         0 
[1] "bioregion"

 ALP  ATL  CON MATL  MED MMED <NA> 
1092 2072 6776 2408  476  896    0 
[1] "bagueur"

  Non   Oui  <NA> 
12796   924     0 
[1] "expert"

 Non  Oui <NA> 
5124 8596    0 
[1] "tendances_stoc"

          Augmentation forte         Augmentation modérée 
                        1470                         2940 
Augmentation modérée à forte                  Déclin fort 
                         490                          980 
               Déclin modéré         Déclin modéré à fort 
                        3430                         1470 
                      Stable                         <NA> 
                        2450                          490 
[1] "tendances_stoc_simplifie"

Augmentation       Déclin       Stable         <NA> 
        4900         5880         2450          490 
[1] "tendances_stoc_simplifie_2"

         Changement incertain ou stable                <NA> 
              10780                2450                 490 
[1] "detectabilite"

Faible  Forte   <NA> 
  6860   6860      0 
[1] "gregaire"

 Non  Oui <NA> 
5880 7840    0 
[1] "fluctuante"

  Non   Oui  <NA> 
10290  3430     0 
[1] "migrateur"

    Non     Oui Partiel    <NA> 
   4410    1470    7840       0 
[1] "migrateur simplifié"

 Non  Oui <NA> 
4410 9310    0 
[1] "abondance"

   1500   22500   45000   75000   80000  225000   3e+05   4e+05  525000  650000 
    490     490     490     490     490     980     490     490     490     490 
  7e+05  750000   8e+05 1250000 1300000 1500000 1650000 2500000 3250000   4e+06 
    980     490     490     490     490    1470     490     490     980     490 
4500000 6500000   9e+06    <NA> 
    490     490     490       0 
[1] "regime"

  Granivore Insectivore    Omnivore        <NA> 
       4410        4410        4900           0 
[1] "popularite"

 Non  Oui <NA> 
5390 8330    0 
[1] "comparaison_niv1"

different identique      <NA> 
     9436      4284         0 
[1] "comparaison_niv2"

different identique      <NA> 
    10500      2864       356 

Chi² : tendances vs hasard

tendance shoc


    Chi-squared test for given probabilities

data:  obs_shoc
X-squared = 700, df = 3, p-value < 2.2e-16
                 Tendance Observé Attendu Résidu_std.Var1 Résidu_std.Freq
Augmentation Augmentation    4410    3430    Augmentation       19.321836
Déclin             Déclin    3920    3430          Déclin        9.660918
Incertain       Incertain    2940    3430       Incertain       -9.660918
Stable             Stable    2450    3430          Stable      -19.321836

p-value < 0.05 → la distribution est significativement différente du hasard

avis niv 1


    Chi-squared test for given probabilities

data:  obs_avis_niv1
X-squared = 3238.7, df = 4, p-value < 2.2e-16
                 Tendance Observé Attendu Résidu_std.Var1 Résidu_std.Freq
Augmentation Augmentation    2033    2744    Augmentation       -15.17513
Déclin             Déclin    3269    2744          Déclin        11.20527
Fluctuante     Fluctuante    1054    2744      Fluctuante       -36.07029
Incertain       Incertain    2361    2744       Incertain        -8.17451
Stable             Stable    5003    2744          Stable        48.21467

p-value < 0.05 → la distribution est significativement différente du hasard

Chi² : tendance shoc vs avis niv 1

categories_communes <- intersect(names(obs_shoc), names(obs_avis_niv1))

obs_shoc_c <- obs_shoc[categories_communes]
obs_avis_c <- obs_avis_niv1[categories_communes]

tab_chi2 <- rbind(
  SHOC = obs_shoc_c,
  AVIS = obs_avis_c
)

tab_chi2
     Augmentation Déclin Incertain Stable
SHOC         4410   3920      2940   2450
AVIS         2033   3269      2361   5003
chisq.test(tab_chi2)

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2
X-squared = 1834.5, df = 3, p-value < 2.2e-16
res <- chisq.test(tab_chi2)

print("résidus")
[1] "résidus"
res$stdres
     Augmentation   Déclin Incertain    Stable
SHOC     30.39867  5.03482  5.647143 -39.01322
AVIS    -30.39867 -5.03482 -5.647143  39.01322
print("proportions")
[1] "proportions"
prop.table(tab_chi2, margin = 1)
     Augmentation    Déclin Incertain    Stable
SHOC    0.3214286 0.2857143 0.2142857 0.1785714
AVIS    0.1605084 0.2580925 0.1864045 0.3949945

p-value < 0.05 → les distributions diffèrent significativement entre SHOC et AVIS

Conclusions :

Interprétation catégorie par catégorie 🔹 Augmentation

Résidus :

SHOC +27.6

AVIS −27.6

Proportions :

SHOC 30.0 %

AVIS 16.1 %

👉 Augmentation est massivement plus fréquente dans SHOC que dans AVIS C’est l’un des moteurs principaux du χ².

🔹 Déclin

Résidus :

SHOC +0.92

AVIS −0.92

Proportions :

SHOC 26.7 %

AVIS 26.2 %

👉 Aucune différence réelle Déclin se comporte de la même manière dans les deux sources.

🔹 Incertain

Résidus :

SHOC +16.1

AVIS −16.1

Proportions :

SHOC 26.7 %

AVIS 18.6 %

👉 Incertain est fortement sur-représenté dans SHOC Clairement différent entre les deux distributions.

🔹 Stable

Résidus :

SHOC −42.2

AVIS +42.2

Proportions :

SHOC 16.7 %

AVIS 39.1 %

👉 Stable est massivement plus fréquent dans AVIS que dans SHOC C’est le contraste le plus fort du tableau.

En résumé

Les distributions de tendances diffèrent fortement entre SHOC et AVIS (χ², p < 0.001). Les écarts sont principalement dus à une sur-représentation des modalités « Augmentation » et « Incertain » dans SHOC, tandis que la modalité « Stable » est largement dominante dans AVIS. La modalité « Déclin » ne montre pas de différence significative entre les deux sources.

SHOC → profil plus dynamique / incertain : plus d’Augmentation, plus d’Incertain, peu de Stable

AVIS → profil nettement plus stable, Stable ≈ 40 %, moins d’Augmentation

👉 Ce n’est pas un effet d’échantillon, mais un changement structurel de profil.

Interprétations possibles ?

Chez les participant.es, biais vers le stable, et peu d’aumgmentation. En demandant de répondre pour des tendances, on pense moins facilement à répondre stable ? Et oin parle beaucoup des déclins (média, crise ecolo…), mais peu des augmentations, donc les gens n’y pensent pas ?

proportion identique vs different

niveau 1

[1] "proportion de tendances d'identiques vs différentes, niveau 1"
[1] "toutes les tendances"
       Var1 Freq      prop
1 different 9436 0.6877551
2 identique 4284 0.3122449
3      <NA>    0 0.0000000
[1] "toutes declin et augmentation seulement"
       Var1 Freq      prop
1 different 5964 0.7159664
2 identique 2366 0.2840336
3      <NA>    0 0.0000000

niveau 2

[1] "proportion de tendances d'identiques vs différentes, niveau 2"
[1] "toutes les tendances"
       Var1  Freq       prop
1 different 10500 0.76530612
2 identique  2864 0.20874636
3      <NA>   356 0.02594752
[1] "toutes declin et augmentation seulement"
       Var1 Freq      prop
1 different 5964 0.7159664
2 identique 2366 0.2840336
3      <NA>    0 0.0000000

glmer

Modèles biomiale, algorithme d’optimisation “bobyqa”.

niv1

Augmentation, stable, déclin

effets aléatoires

Selection des effets aléatoires : email, espece, departement, region, bioregion

Random effect variances not available. Returned R2 does not account for random effects.
Random effect variances not available. Returned R2 does not account for random effects.
# Comparison of Model Performance Indices

Name      |    Model |   AIC (weights) |  AICc (weights) |   BIC (weights)
--------------------------------------------------------------------------
m_niv10.1 | glmerMod | 18077.3 (<.001) | 18077.3 (<.001) | 18092.5 (<.001)
m_niv10.2 | glmerMod | 15863.0 (>.999) | 15863.0 (>.999) | 15878.2 (>.999)
m_niv10.3 | glmerMod | 18031.6 (<.001) | 18031.6 (<.001) | 18046.8 (<.001)
m_niv10.4 | glmerMod | 17959.1 (<.001) | 17959.1 (<.001) | 17974.3 (<.001)
m_niv10.5 | glmerMod | 18034.0 (<.001) | 18034.0 (<.001) | 18049.2 (<.001)

Name      | R2 (cond.) | R2 (marg.) |  RMSE | Sigma | Log_loss | Score_log
--------------------------------------------------------------------------
m_niv10.1 |            |      0.000 | 0.460 | 1.000 |    0.620 |      -Inf
m_niv10.2 |      0.227 |      0.000 | 0.422 | 1.000 |    0.707 |      -Inf
m_niv10.3 |      0.002 |      0.000 | 0.459 | 1.000 |    0.620 |      -Inf
m_niv10.4 |  6.570e-04 |      0.000 | 0.459 | 1.000 |    0.620 |      -Inf
m_niv10.5 |            |      0.000 | 0.459 | 1.000 |    0.620 |      -Inf

Name      |       ICC | Score_spherical
---------------------------------------
m_niv10.1 |           |                
m_niv10.2 |     0.227 |       7.779e-04
m_niv10.3 |     0.002 |                
m_niv10.4 | 6.570e-04 |                
m_niv10.5 |           |                
[1] "m_niv10.2"
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
  Approximation) [glmerMod]
 Family: binomial  ( logit )
Formula: comparaison_niv1 ~ 1 + (1 | espece)
   Data: dataset
Control: glmerControl(optimizer = "bobyqa")

      AIC       BIC    logLik -2*log(L)  df.resid 
  15863.0   15878.2   -7929.5   15859.0     14728 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.5835 -0.6344 -0.4205  0.7996  4.4077 

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 espece (Intercept) 0.9664   0.9831  
Number of obs: 14730, groups:  espece, 30

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  -0.9989     0.1806  -5.532 3.17e-08 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
# Comparison of Model Performance Indices

Name       |    Model |   AIC (weights) |  AICc (weights) |   BIC (weights)
---------------------------------------------------------------------------
m_niv10.2  | glmerMod | 15863.0 (<.001) | 15863.0 (<.001) | 15878.2 (<.001)
m_niv10.21 | glmerMod | 15862.4 (<.001) | 15862.4 (<.001) | 15885.2 (<.001)
m_niv10.22 | glmerMod | 15821.4 (<.001) | 15821.4 (<.001) | 15844.2 (<.001)
m_niv10.23 | glmerMod | 15767.4 (>.999) | 15767.4 (>.999) | 15790.2 (>.999)
m_niv10.24 | glmerMod | 15827.3 (<.001) | 15827.3 (<.001) | 15850.1 (<.001)

Name       | R2 (cond.) | R2 (marg.) |   ICC |  RMSE | Sigma | Log_loss
-----------------------------------------------------------------------
m_niv10.2  |      0.227 |      0.000 | 0.227 | 0.422 | 1.000 |    0.707
m_niv10.21 |      0.232 |      0.000 | 0.232 | 0.421 | 1.000 |    0.707
m_niv10.22 |      0.230 |      0.000 | 0.230 | 0.421 | 1.000 |    0.709
m_niv10.23 |      0.227 |      0.000 | 0.227 | 0.422 | 1.000 |    0.708
m_niv10.24 |      0.227 |      0.000 | 0.227 | 0.422 | 1.000 |    0.708

Name       | Score_log | Score_spherical
----------------------------------------
m_niv10.2  |      -Inf |       7.779e-04
m_niv10.21 |      -Inf |       1.178e-04
m_niv10.22 |      -Inf |       1.721e-04
m_niv10.23 |      -Inf |       2.536e-04
m_niv10.24 |      -Inf |       6.468e-04
[1] "m_niv10.23"
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
  Approximation) [glmerMod]
 Family: binomial  ( logit )
Formula: comparaison_niv1 ~ 1 + (1 | espece) + (1 | region)
   Data: dataset
Control: glmerControl(optimizer = "bobyqa")

      AIC       BIC    logLik -2*log(L)  df.resid 
  15767.4   15790.2   -7880.7   15761.4     14637 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.6183 -0.6330 -0.4253  0.7829  4.5990 

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 espece (Intercept) 0.963282 0.9815  
 region (Intercept) 0.004435 0.0666  
Number of obs: 14640, groups:  espece, 30; region, 13

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  -1.0037     0.1816  -5.526 3.27e-08 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Random effect variances not available. Returned R2 does not account for random effects.
# Comparison of Model Performance Indices

Name        |    Model |   AIC (weights) |  AICc (weights) |   BIC (weights)
----------------------------------------------------------------------------
m_niv10.23  | glmerMod | 15767.4 (0.239) | 15767.4 (0.239) | 15790.2 (0.933)
m_niv10.231 | glmerMod | 15767.8 (0.194) | 15767.8 (0.194) | 15798.2 (0.017)
m_niv10.232 | glmerMod | 15766.0 (0.478) | 15766.0 (0.478) | 15796.4 (0.042)
m_niv10.233 | glmerMod | 15769.4 (0.088) | 15769.4 (0.088) | 15799.8 (0.008)

Name        | R2 (cond.) | R2 (marg.) |  RMSE | Sigma | Log_loss | Score_log
----------------------------------------------------------------------------
m_niv10.23  |      0.227 |      0.000 | 0.422 | 1.000 |    0.708 |      -Inf
m_niv10.231 |      0.231 |      0.000 | 0.421 | 1.000 |    0.708 |      -Inf
m_niv10.232 |      0.229 |      0.000 | 0.421 | 1.000 |    0.708 |      -Inf
m_niv10.233 |            |      0.000 | 0.422 | 1.000 |    0.708 |      -Inf

Name        | Score_spherical |   ICC
-------------------------------------
m_niv10.23  |       2.536e-04 | 0.227
m_niv10.231 |       9.712e-05 | 0.231
m_niv10.232 |       2.011e-04 | 0.229
m_niv10.233 |       2.536e-04 |      

effets fixes

selection des effets fixes

espece

Variables liées à la biologies des espèces : tendances_stoc, tendances_stoc_simplifie, tendances_stoc_simplifie_2, detectabilite, gregaire, fluctuante, migrateur, abondance, regime

participant.es

Variables liées aux caractéristiques des participants : participation_stoc, participation_shoc, participation_epoc, sexe, cocheur, bagueur, expert

espece + participant

Selection des combinaisons de variables liées aux espèces et aux participant.es. Pré-selection des variables séparemment précédemment.

niv1 dredge

espece

participant.es

niv1 dredge MINI

_espece

dt_model_espece_alone <- dataset %>% 
  na.omit("espece","region")

dt_model_espece_alone$espece <- as.factor(dt_model_espece_alone$espece)

contrasts(dt_model_espece_alone$espece) <- contr.sum

dt_model_espece_alone$espece <- as.character(dt_model_espece_alone$espece)

m_espece_alone <- glmer(comparaison_niv1 ~ espece + 
                           (1 | region), 
                    data = dt_model_espece_alone, family = binomial, control = glmerControl(optimizer = "bobyqa"))
summary(m_espece_alone)
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
  Approximation) [glmerMod]
 Family: binomial  ( logit )
Formula: comparaison_niv1 ~ espece + (1 | region)
   Data: dt_model_espece_alone
Control: glmerControl(optimizer = "bobyqa")

      AIC       BIC    logLik -2*log(L)  df.resid 
   1312.9    1456.9    -628.4    1256.9      1241 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.0726 -0.6127 -0.2722  0.6617  5.1121 

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 region (Intercept) 0.01615  0.1271  
Number of obs: 1269, groups:  region, 12

Fixed effects:
                                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)                     -0.98232    0.32770  -2.998 0.002721 ** 
especeAlouette des champs       -1.69742    0.67975  -2.497 0.012520 *  
especeBouscarle de Cetti         0.68081    0.44416   1.533 0.125322    
especeBruant zizi               -0.44931    0.49349  -0.910 0.362567    
especeChardonneret élégant      -2.14931    0.79221  -2.713 0.006667 ** 
especeChoucas des tours          0.23065    0.45928   0.502 0.615527    
especeGeai des chênes           -2.17158    0.79196  -2.742 0.006106 ** 
especeGrimpereau des jardins    -2.14919    0.79223  -2.713 0.006671 ** 
especeGrive draine               0.51603    0.44293   1.165 0.244000    
especeGrive litorne             -0.93308    0.54509  -1.712 0.086938 .  
especeMerle noir                -0.62236    0.50606  -1.230 0.218771    
especeMésange bleue              1.75398    0.45185   3.882 0.000104 ***
especeMésange noire             -0.17127    0.47501  -0.361 0.718420    
especeMésange nonnette           0.48119    0.44160   1.090 0.275874    
especePic vert                   1.78563    0.45082   3.961 7.47e-05 ***
especePie bavarde                0.03093    0.46092   0.067 0.946500    
especePigeon ramier              1.21973    0.44304   2.753 0.005903 ** 
especePinson des arbres          1.28183    0.43531   2.945 0.003234 ** 
especePipit farlouse             0.29818    0.44708   0.667 0.504804    
especePouillot véloce           -0.19388    0.47411  -0.409 0.682591    
especeRoitelet à triple bandeau -0.31937    0.48285  -0.661 0.508335    
especeRoitelet huppé             0.32967    0.44821   0.736 0.462017    
especeRougegorge familier       -0.98269    0.54407  -1.806 0.070892 .  
especeTarin des aulnes          -1.67526    0.68018  -2.463 0.013780 *  
especeTourterelle turque         0.55125    0.44435   1.241 0.214755    
especeTroglodyte mignon         -1.69907    0.67980  -2.499 0.012442 *  
especeVerdier d'Europe           2.36064    0.49624   4.757 1.96e-06 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Correlation matrix not shown by default, as p = 27 > 12.
Use print(x, correlation=TRUE)  or
    vcov(x)        if you need it

_step1

_1 trait

comparaison_niv1 ~ migrateur + migrateur_simplifie + regime + 
    detectabilite + gregaire + fluctuante + popularite + (1 | 
    espece) + (1 | region)
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
# Check for Multicollinearity

Low Correlation

          Term  VIF   VIF 95% CI adj. VIF Tolerance Tolerance 95% CI
     migrateur 1.76 [1.63, 1.91]     1.33      0.57     [0.52, 0.61]
        regime 1.84 [1.70, 2.00]     1.36      0.54     [0.50, 0.59]
 detectabilite 1.33 [1.25, 1.43]     1.15      0.75     [0.70, 0.80]
      gregaire 1.78 [1.66, 1.94]     1.34      0.56     [0.52, 0.60]
    fluctuante 1.42 [1.33, 1.53]     1.19      0.71     [0.65, 0.75]
    popularite 1.71 [1.59, 1.85]     1.31      0.59     [0.54, 0.63]
[1] FALSE
Fixed term is "(Intercept)"
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
Global model call: glmer(formula = comparaison_niv1 ~ migrateur + migrateur_simplifie + 
    regime + detectabilite + gregaire + fluctuante + popularite + 
    (1 | espece) + (1 | region), data = dt_model_1, family = binomial, 
    control = glmerControl(optimizer = "bobyqa"))
---
Model selection table 
      (Int) dtc flc grg mgr mgr_smp ppl rgm df   logLik    AIC delta weight
1   -1.0820                                  3 -673.512 1353.0  0.00  0.099
5   -1.2960           +                      4 -673.171 1354.3  1.32  0.051
17  -1.2460                       +          4 -673.390 1354.8  1.76  0.041
2   -1.0050   +                              4 -673.462 1354.9  1.90  0.038
3   -1.0990       +                          4 -673.503 1355.0  1.98  0.037
33  -1.1160                           +      4 -673.505 1355.0  1.98  0.037
9   -1.2410               +                  5 -672.686 1355.4  2.35  0.031
25  -1.2410               +       +          5 -672.686 1355.4  2.35  0.031
65  -0.9800                               +  5 -672.983 1356.0  2.94  0.023
6   -1.2330   +       +                      5 -673.145 1356.3  3.26  0.019
21  -1.3260           +           +          5 -673.163 1356.3  3.30  0.019
37  -1.3270           +               +      5 -673.165 1356.3  3.30  0.019
7   -1.2900       +   +                      5 -673.165 1356.3  3.31  0.019
13  -1.3580           +   +                  6 -672.184 1356.4  3.34  0.019
29  -1.3580           +   +       +          6 -672.184 1356.4  3.34  0.019
18  -1.1700   +                   +          5 -673.347 1356.7  3.67  0.016
49  -1.2720                       +   +      5 -673.385 1356.8  3.75  0.015
19  -1.2460       +               +          5 -673.389 1356.8  3.75  0.015
34  -1.0590   +                       +      5 -673.423 1356.8  3.82  0.015
4   -1.0180   +   +                          5 -673.459 1356.9  3.89  0.014
35  -1.1540       +                   +      5 -673.489 1357.0  3.95  0.014
10  -1.1270   +           +                  6 -672.586 1357.2  4.15  0.012
26  -1.1270   +           +       +          6 -672.586 1357.2  4.15  0.012
11  -1.2400       +       +                  6 -672.639 1357.3  4.25  0.012
27  -1.2400       +       +       +          6 -672.639 1357.3  4.25  0.012
41  -1.2010               +           +      6 -672.675 1357.3  4.32  0.011
57  -1.2010               +       +   +      6 -672.675 1357.3  4.32  0.011
66  -0.8172   +                           +  6 -672.765 1357.5  4.50  0.010
69  -1.2650           +                   +  6 -672.769 1357.5  4.51  0.010
81  -1.1780                       +       +  6 -672.831 1357.7  4.64  0.010
97  -0.8770                           +   +  6 -672.957 1357.9  4.89  0.009
67  -1.0020       +                       +  6 -672.970 1357.9  4.92  0.008
14  -1.2590   +       +   +                  7 -672.110 1358.2  5.20  0.007
30  -1.2590   +       +   +       +          7 -672.110 1358.2  5.20  0.007
73  -1.1750               +               +  7 -672.111 1358.2  5.20  0.007
89  -1.1750               +       +       +  7 -672.111 1358.2  5.20  0.007
38  -1.2740   +       +               +      6 -673.117 1358.2  5.21  0.007
8   -1.2180   +   +   +                      6 -673.133 1358.3  5.24  0.007
22  -1.2640   +       +           +          6 -673.136 1358.3  5.25  0.007
23  -1.3290       +   +           +          6 -673.151 1358.3  5.28  0.007
53  -1.3550           +           +   +      6 -673.157 1358.3  5.29  0.007
15  -1.3560       +   +   +                  7 -672.158 1358.3  5.29  0.007
31  -1.3560       +   +   +       +          7 -672.158 1358.3  5.29  0.007
39  -1.3160       +   +               +      6 -673.162 1358.3  5.30  0.007
45  -1.3100           +   +           +      7 -672.165 1358.3  5.31  0.007
61  -1.3100           +   +       +   +      7 -672.165 1358.3  5.31  0.007
50  -1.2110   +                   +   +      6 -673.317 1358.6  5.61  0.006
20  -1.1640   +   +               +          6 -673.340 1358.7  5.66  0.006
51  -1.2700       +               +   +      6 -673.385 1358.8  5.75  0.006
36  -1.0920   +   +                   +      6 -673.413 1358.8  5.80  0.005
12  -1.1370   +   +       +                  7 -672.558 1359.1  6.09  0.005
28  -1.1370   +   +       +       +          7 -672.558 1359.1  6.09  0.005
42  -1.1320   +           +           +      7 -672.585 1359.2  6.15  0.005
58  -1.1320   +           +       +   +      7 -672.585 1359.2  6.15  0.005
70  -1.0840   +       +                   +  7 -672.612 1359.2  6.20  0.004
82  -1.0120   +                   +       +  7 -672.621 1359.2  6.22  0.004
43  -1.2220       +       +           +      7 -672.637 1359.3  6.25  0.004
59  -1.2220       +       +       +   +      7 -672.637 1359.3  6.25  0.004
85  -1.3110           +           +       +  7 -672.733 1359.5  6.44  0.004
98  -0.8322   +                       +   +  7 -672.764 1359.5  6.50  0.004
68  -0.8230   +   +                       +  7 -672.764 1359.5  6.50  0.004
101 -1.2120           +               +   +  7 -672.765 1359.5  6.50  0.004
71  -1.2660       +   +                   +  7 -672.768 1359.5  6.51  0.004
74  -0.9686   +           +               +  8 -671.774 1359.5  6.52  0.004
90  -0.9686   +           +       +       +  8 -671.774 1359.5  6.52  0.004
77  -1.4170           +   +               +  8 -671.786 1359.6  6.55  0.004
93  -1.4170           +   +       +       +  8 -671.786 1359.6  6.55  0.004
113 -1.0700                       +   +   +  7 -672.800 1359.6  6.58  0.004
83  -1.1780       +               +       +  7 -672.830 1359.7  6.64  0.004
99  -0.9038       +                   +   +  7 -672.953 1359.9  6.88  0.003
105 -0.9367               +           +   +  8 -671.961 1359.9  6.90  0.003
121 -0.9367               +       +   +   +  8 -671.961 1359.9  6.90  0.003
75  -1.1750       +       +               +  8 -672.061 1360.1  7.10  0.003
91  -1.1750       +       +       +       +  8 -672.061 1360.1  7.10  0.003
16  -1.2650   +   +   +   +                  8 -672.096 1360.2  7.17  0.003
32  -1.2650   +   +   +   +       +          8 -672.096 1360.2  7.17  0.003
46  -1.2530   +       +   +           +      8 -672.109 1360.2  7.19  0.003
62  -1.2530   +       +   +       +   +      8 -672.109 1360.2  7.19  0.003
54  -1.3010   +       +           +   +      7 -673.110 1360.2  7.20  0.003
40  -1.2600   +   +   +               +      7 -673.113 1360.2  7.20  0.003
24  -1.2580   +   +   +           +          7 -673.116 1360.2  7.21  0.003
55  -1.3460       +   +           +   +      7 -673.149 1360.3  7.27  0.003
47  -1.3220       +   +   +           +      8 -672.149 1360.3  7.27  0.003
63  -1.3220       +   +   +       +   +      8 -672.149 1360.3  7.27  0.003
52  -1.2060   +   +               +   +      7 -673.316 1360.6  7.61  0.002
78  -1.2040   +       +   +               +  9 -671.532 1361.1  8.04  0.002
94  -1.2040   +       +   +       +       +  9 -671.532 1361.1  8.04  0.002
44  -1.1540   +   +       +           +      8 -672.554 1361.1  8.08  0.002
60  -1.1540   +   +       +       +   +      8 -672.554 1361.1  8.08  0.002
86  -1.1290   +       +           +       +  8 -672.565 1361.1  8.11  0.002
72  -1.0770   +   +   +                   +  8 -672.603 1361.2  8.18  0.002
102 -1.1410   +       +               +   +  8 -672.604 1361.2  8.18  0.002
84  -1.0030   +   +               +       +  8 -672.605 1361.2  8.18  0.002
114 -1.0170   +                   +   +   +  8 -672.621 1361.2  8.22  0.002
109 -1.2190           +   +           +   +  9 -671.708 1361.4  8.39  0.001
125 -1.2190           +   +       +   +   +  9 -671.708 1361.4  8.39  0.001
117 -1.2370           +           +   +   +  8 -672.723 1361.4  8.42  0.001
87  -1.3170       +   +           +       +  8 -672.725 1361.5  8.43  0.001
106 -0.8774   +           +           +   +  9 -671.742 1361.5  8.46  0.001
122 -0.8774   +           +       +   +   +  9 -671.742 1361.5  8.46  0.001
79  -1.4100       +   +   +               +  9 -671.757 1361.5  8.49  0.001
95  -1.4100       +   +   +       +       +  9 -671.757 1361.5  8.49  0.001
76  -0.9763   +   +       +               +  9 -671.758 1361.5  8.49  0.001
92  -0.9763   +   +       +       +       +  9 -671.758 1361.5  8.49  0.001
103 -1.2000       +   +               +   +  8 -672.762 1361.5  8.50  0.001
100 -0.8454   +   +                   +   +  8 -672.763 1361.5  8.50  0.001
115 -1.0450       +               +   +   +  8 -672.789 1361.6  8.55  0.001
107 -0.9586       +       +           +   +  9 -671.950 1361.9  8.88  0.001
123 -0.9586       +       +       +   +   +  9 -671.950 1361.9  8.88  0.001
48  -1.2650   +   +   +   +           +      9 -672.096 1362.2  9.17  0.001
64  -1.2650   +   +   +   +       +   +      9 -672.096 1362.2  9.17  0.001
56  -1.2890   +   +   +           +   +      8 -673.101 1362.2  9.18  0.001
110 -1.1440   +       +   +           +   + 10 -671.522 1363.0 10.02  0.001
126 -1.1440   +       +   +       +   +   + 10 -671.522 1363.0 10.02  0.001
80  -1.2070   +   +   +   +               + 10 -671.524 1363.0 10.02  0.001
96  -1.2070   +   +   +   +       +       + 10 -671.524 1363.0 10.02  0.001
88  -1.1280   +   +   +           +       +  9 -672.539 1363.1 10.05  0.001
118 -1.1660   +       +           +   +   +  9 -672.562 1363.1 10.10  0.001
104 -1.1230   +   +   +               +   +  9 -672.599 1363.2 10.17  0.001
116 -0.9842   +   +               +   +   +  9 -672.604 1363.2 10.18  0.001
111 -1.2360       +   +   +           +   + 10 -671.700 1363.4 10.38  0.001
127 -1.2360       +   +   +       +   +   + 10 -671.700 1363.4 10.38  0.001
119 -1.2120       +   +           +   +   +  9 -672.706 1363.4 10.39  0.001
108 -0.8945   +   +       +           +   + 10 -671.736 1363.5 10.45  0.001
124 -0.8945   +   +       +       +   +   + 10 -671.736 1363.5 10.45  0.001
112 -1.1570   +   +   +   +           +   + 11 -671.517 1365.0 12.01  0.000
128 -1.1570   +   +   +   +       +   +   + 11 -671.517 1365.0 12.01  0.000
120 -1.1350   +   +   +           +   +   + 10 -672.538 1365.1 12.05  0.000
Models ranked by AIC(x) 
Random terms (all models): 
  1 | espece, 1 | region
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
  Approximation) [glmerMod]
 Family: binomial  ( logit )
Formula: comparaison_niv1 ~ (1 | espece) + (1 | region)
   Data: dt_model_1
Control: glmerControl(optimizer = "bobyqa")

      AIC       BIC    logLik -2*log(L)  df.resid 
   1353.0    1368.5    -673.5    1347.0      1266 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.8589 -0.6095 -0.3192  0.7051  4.0107 

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 espece (Intercept) 1.31764  1.1479  
 region (Intercept) 0.01854  0.1362  
Number of obs: 1269, groups:  espece, 27; region, 12

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  -1.0819     0.2378  -4.549 5.39e-06 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

###_2 SP

_3 participant

_4 tendances

_step2

_1

[1] "best final model !!!!!!!"
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
  Approximation) [glmerMod]
 Family: binomial  ( logit )
Formula: comparaison_niv1 ~ anciennete + expert + tendance_shoc + (1 |  
    espece) + (1 | region)
   Data: dt_model_2.1
Control: glmerControl(optimizer = "bobyqa")

      AIC       BIC    logLik -2*log(L)  df.resid 
   1338.7    1400.4    -657.3    1314.7      1257 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.1159 -0.5965 -0.3471  0.7114  4.1147 

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 espece (Intercept) 0.39262  0.6266  
 region (Intercept) 0.01128  0.1062  
Number of obs: 1269, groups:  espece, 27; region, 12

Fixed effects:
                                        Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)                             -1.25338    0.55807  -2.246  0.02471 * 
anciennete                               0.02415    0.01161   2.080  0.03751 * 
expertOui                               -0.38238    0.20529  -1.863  0.06251 . 
tendance_shocAugmentation modéré         0.03398    0.67690   0.050  0.95996   
tendance_shocAugmentation modéré à fort  0.67590    0.63836   1.059  0.28968   
tendance_shocDéclin fort                 2.86727    0.90489   3.169  0.00153 **
tendance_shocDéclin modéré              -0.01949    0.60882  -0.032  0.97446   
tendance_shocDéclin modéré à fort        0.78553    0.87878   0.894  0.37138   
tendance_shocIncertain                  -0.81064    0.63910  -1.268  0.20466   
tendance_shocStable                      1.64754    0.61609   2.674  0.00749 **
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Warning in abbreviate(rn, minlength = 11): abbreviate utilisé avec des
caractères non ASCII

Correlation of Fixed Effects:
Warning in abbreviate(rn, minlength = 6): abbreviate utilisé avec des
caractères non ASCII
            (Intr) ancnnt exprtO tnd_Am t_Amàf tnd_Df tnd_Dm t_Dmàf tndn_I
anciennete  -0.041                                                        
expertOui   -0.278 -0.236                                                 
tndnc_shcAm -0.747  0.001  0.001                                          
tndnc_sAmàf -0.791  0.005 -0.006  0.652                                   
tndnc_shcDf -0.559  0.012 -0.008  0.461  0.489                            
tndnc_shcDm -0.827  0.001  0.000  0.681  0.722  0.510                     
tndnc_sDmàf -0.576  0.004 -0.001  0.474  0.503  0.356  0.525              
tndnc_shcIn -0.789 -0.003  0.005  0.649  0.688  0.485  0.720  0.500       
tndnc_shcSt -0.820  0.014 -0.009  0.676  0.718  0.508  0.749  0.522  0.713

_2 interaction

intelligence collective

variables

avis_niv1 = “Déclin” ~ -1,“Augmentation” ~ 1, “Stable” ~ 0

round

ou

mean avis <= -0.2 ~ “Déclin”, mean avis >= 0.2 ~ “Augmentation”, -0.2 < mean avis > 0.2 ~ “Stable”


  -1    0    1 <NA> 
3269 5003 2033    0 

Chi² : shoc vs round

     Augmentation Déclin Stable
SHOC            9      8      5
AVIS            1      5     22
Warning in chisq.test(tab_chi2_round): L’approximation du Chi-2 est peut-être
incorrecte

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2_round
X-squared = 17.325, df = 2, p-value = 0.0001729
Warning in chisq.test(tab_chi2_round): L’approximation du Chi-2 est peut-être
incorrecte
[1] "résidus"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC     3.276367  1.480904 -3.932849
AVIS    -3.276367 -1.480904  3.932849
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC   0.40909091 0.3636364 0.2272727
AVIS   0.03571429 0.1785714 0.7857143

Chi² : shoc vs quantile 0.2

     Augmentation Déclin Stable
SHOC            9      8      5
AVIS            6     11     11

    Pearson's Chi-squared test

data:  tab_chi2_quantile02
X-squared = 2.6417, df = 2, p-value = 0.2669
[1] "résidus"
     Augmentation     Déclin    Stable
SHOC     1.492094 -0.2113049 -1.245935
AVIS    -1.492094  0.2113049  1.245935
[1] "proportions"
     Augmentation    Déclin    Stable
SHOC    0.4090909 0.3636364 0.2272727
AVIS    0.2142857 0.3928571 0.3928571

tendances par espece

mean_intel_dt <- mean_intel_dt %>% 
  left_join(tendance_shoc)
Joining with `by = join_by(espece)`
dt_intel_quantile02 <- mean_intel_dt %>% 
  dplyr::select(espece, round_avis_niv1_intel_cat, quantile02_avis_niv1_intel_cat, tendance_shoc_niv1) %>% 
  rename(espece = espece, 
         `tendance moyenne arrondie quiz` = round_avis_niv1_intel_cat, 
         `tendance moyenne quantile (-0.2, 0.2) quiz` = quantile02_avis_niv1_intel_cat, 
         `tendance stat SHOC` = tendance_shoc_niv1)

dt_intel_quantile02 %>%
  datatable(extensions = 'Buttons',
            options = list(dom = 'Blfrtip',
                           buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print'),
                           lengthMenu = list(c(10,25,50,-1),
                                             c(10,25,50,"All"))))
dt_intel_quantile02
# A tibble: 28 × 4
   espece     tendance moyenne arr…¹ tendance moyenne qua…² `tendance stat SHOC`
   <chr>      <chr>                  <chr>                  <chr>               
 1 Accenteur… Stable                 Déclin                 Déclin              
 2 Alouette … Déclin                 Déclin                 Incertain           
 3 Bouscarle… Stable                 Augmentation           Augmentation        
 4 Bruant zi… Stable                 Stable                 Augmentation        
 5 Chardonne… Stable                 Déclin                 Incertain           
 6 Choucas d… Stable                 Augmentation           Augmentation        
 7 Geai des … Stable                 Stable                 Déclin              
 8 Grimperea… Stable                 Stable                 Augmentation        
 9 Grive dra… Stable                 Déclin                 Déclin              
10 Grive lit… Déclin                 Déclin                 Incertain           
# ℹ 18 more rows
# ℹ abbreviated names: ¹​`tendance moyenne arrondie quiz`,
#   ²​`tendance moyenne quantile (-0.2, 0.2) quiz`

save environnement

save.image(file = "SHOC-humain.RData")

OLD OLD OLD OLD

(niv2)

effets aléatoires

effets fixes

espece

participant

espece + participant

matrice de corrélation

niveau 1

niveau 2